علماء الأحياء الدقيقة

علوم الحياة والفيزيائية والاجتماعية

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: '26.08

    مرتفع· نسبي

    منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًا

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)

    831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف XLSX)

  • مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: '26.03

    0.097

    0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745
    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر

    مربوط بمهام O*NET

    مجموعة البيانات المصدر

  • مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: '25

    0.40

    0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر

    وحدة التصنيف ISCO-08 — تأخذ كل المهن ذات الرمز نفسه هذه القيمة

    محسوب من قِبل هذا الموقع وليس منشورًا من منظمة العمل الدولية: من بين 1,012 مهنة يربطها هذا الموقع بمجموعة بيانات المنظمة، تبلغ نسبة التي تساوي هذه القيمة أو تتجاوزها 39%.

    مجموعة البيانات المصدر

ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر

فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.

Task-level exposure

عرض 4 مهمة مخفية

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare technical reports and recommendations, based upon research outcomes.

O*NET Task ID 3681

1.0
Examine physiological, morphological, and cultural characteristics, using microscope, to identify and classify microorganisms in human, water, and food specimens.

O*NET Task ID 3675

0.5
Provide laboratory services for health departments, community environmental health programs, and physicians needing information for diagnosis and treatment.

O*NET Task ID 3676

0.5
Investigate the relationship between organisms and disease, including the control of epidemics and the effects of antibiotics on microorganisms.

O*NET Task ID 3678

0.5
Supervise biological technologists and technicians and other scientists.

O*NET Task ID 3679

0.5
Study growth, structure, development, and general characteristics of bacteria and other microorganisms to understand their relationship to human, plant, and animal health.

O*NET Task ID 3680

0.5
Study the structure and function of human, animal, and plant tissues, cells, pathogens, and toxins.

O*NET Task ID 3682

0.5
Research use of bacteria and microorganisms to develop vitamins, antibiotics, amino acids, grain alcohol, sugars, and polymers.

O*NET Task ID 3685

0.5
Monitor and perform tests on water, food, and the environment to detect harmful microorganisms or to obtain information about sources of pollution, contamination, or infection.

O*NET Task ID 15213

0.5
Develop new products and procedures for sterilization, food and pharmaceutical supply preservation, or microbial contamination detection.

O*NET Task ID 15214

0.5

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

Occupation information